人工智能 (AI) 以前所未有的方式颠覆了现代工作场所,并带来了数字化工作方式。这些技术进步引起了人力资源领导者对在人力资源管理 (HRM) 中采用 AI 的浓厚兴趣。研究人员和从业人员热衷于研究 AI 在人力资源管理中的应用以及由此产生的人机协作。本研究调查了在扩展的人力资源生态系统中促成和阻碍 AI 采用的人力资源管理特定因素,并采用了定性案例研究设计和溯因方法。它研究了三家知名的印度公司在人力资源职能中采用 AI 的不同阶段。本研究调查了乐观和协作的员工、强大的数字领导力、可靠的人力资源数据、专业的人力资源合作伙伴以及全面的 AI 道德等关键推动因素。该研究还探讨了采用人工智能的障碍:无法及时了解员工的情绪、人力资源员工与数字专家以及外部人力资源合作伙伴的合作不力,以及不接受人工智能伦理。这项研究通过提供人工智能采用模型为该理论做出了贡献,并提出了在人力资源生态系统中采用人工智能的背景下对技术接受和使用的统一理论的补充。该研究还为行业最佳人力资源实践和数字政策制定做出了贡献,以重新构想工作场所,促进人与人工智能的和谐协作,并在大规模数字化颠覆之后使工作场所为未来做好准备。
In the ongoing quest for precision medicine solutions to intricate oncologic challenges, Poly (ADP-ribose) polymerase (PARP) inhibitors (PARPi) have risen to prominence in metastatic prostate cancer in patients that harbor BRCA mutations with the Food and Drug Administration (FDA) approvals of olaparib and rucaparib.在Triton-3临床试验中,Fizazi等。提出了一项随机开放标签期3期研究的结果,该研究对耐Castrate的前列腺癌(MCRPC)患者具有BRCA1/2或ATM突变,或具有新型激素疗法(NHT)的疾病进展的ATM突变,其中包括ABIRATERONE,ABIRATERONE,ABIRATERONE,内ZALUTAMIDE,APALUTAMIDE,APALUTAMIDE,APALUTAMIDE或ENSPOCTINATION(1)。基于紫杉烷的治疗或针对castrate敏感疾病的NHT。以2:1的比例分配了患者,以接受口服PARP抑制剂,每天两次以600毫克的rucaparib接受rucaparib,或者医师选择多西他赛或NHT:阿比罗酮或恩扎拉胺。根据独立综述,主要结果是无X射学进展生存(RPF)。值得注意的是,通过独立审查确认疾病进展后允许接受rucaparib。
脆弱的X综合征(FXS)是一种罕见的遗传疾病,是由位于XQ27.3位点的fMRI基因的第五个未翻译区域引起的,导致胞质 - 瓜氨酸 - 瓜氨酸(CGG)三核苷酸重复的扩展。通常,在正常发展的人群中,CGG段重复在5到40倍之间。相反,通常在FXS中重复200次(即完全突变)。CGG补充的个体在55到200倍之间呈现了预赛(Symons等,2003; Crawford等,2020; Marschik等,2022)。这种疾病影响了2,500名男性中的约1,而女性则为4,000-6,000名(Oliver等,2017)。过多的CGG重复导致FMR1基因被甲基化,从而导致蛋白质FMRP的产生降低。因为FXS是一种X连锁的神经发育障碍,因此在男性中比女性更有可能观察到它的可能性(Adams和Oliver,2011; Alusi等,2022)。它代表了最著名的智障原因(IDS)。大约60%的FXS个体表现出自闭症谱系障碍(ASD)合并症,而注意力过多(ADHD)通常在70%的FXS患者中观察到(Kenny等,2022; Sha Qul。表型的特征是伸长的脸,高座的口感,大耳朵,肌肉发达性肌发育不全,结缔组织发育不良,二尖瓣脱垂和关节过度运动(Cregenzán-Royo等人,202222)。除了认知障碍之外,通常会承认语言延迟。自适应技能受到负面影响,经常观察到社会异常(Van der Lei和Kooy,2022年)。还报道了行为困难,包括眼神交流不良,自我伤害,侵略性以及刻板印象,重复性和普遍行为(Marlborough等人,2021年; Niescier and Lin,2021年)。焦虑也记录在FXS中,超过80%的男性受试者符合一种焦虑症的标准,超过60%的男性受试者符合多种焦虑症的标准(Alusi等,2022; Chen Y. S.等,2022)。在FXS中可检测到的最常见的焦虑症类别是选择性的mutismis和特定和/或社交恐惧症。大约60%的患有FXS的男性受试者表现出与社交焦虑的临床相关特征(Aishworiya等,2022; Chen C. C.等,2022)。
摘要。本文分析了在铜材料上处理牵引机上使用的伸展方法中发生的表面层的因素,以及研究的原因(研究原因)的结构,并提供了建议。在牵引力机中充分说明了为传统拉伸方法推荐的设备结构的实质,基本元素,依恋顺序和操作原理。在设备结构的工作部分的伸展过程中,提出了用于确定压缩,拉伸,伸长系数,电压和拉伸力的公式。在设备的结构中以理论上的研究为目的,在拉伸M1品牌的拉伸铜线过程中的压缩值取决于拉伸比的比率,以及技术单位对重力的锥角度的依赖性,由基于这些弹力的弹力弹性的参数来确定重力的参数,以延伸为基础,以伸展的方式伸展,以伸展的速度延伸,以伸展的速度延伸。行业使用的牵引机技术设备。以理论上的研究为目的,在拉伸M1品牌的拉伸铜线过程中的压缩值取决于拉伸比的比率,以及技术单位对重力的锥角度的依赖性,由基于这些弹力的弹力弹性的参数来确定重力的参数,以延伸为基础,以伸展的方式伸展,以伸展的速度延伸,以伸展的速度延伸。行业使用的牵引机技术设备。
表观遗传改变是衰老的主要标志。在哺乳动物中,与年龄相关的表观遗传变化改变了基因表达谱,破坏细胞稳态和生理功能,因此会促进衰老。尚不清楚衰老是否也是由无脊椎动物的表观遗传机制驱动的。在这里,我们使用了药理学低甲基化剂(RG108)来评估DNA甲基化(DNAME)对昆虫寿命的影响 - 大黄蜂BOMBUS TERNSTERIS。RG108将平均寿命扩大43%,并诱导涉及衰老标志的基因的差异甲基化,包括DNA损伤修复和染色质器官。此外,处理后的寿命基因SIRT1过表达。功能实验表明SIRT1蛋白活性与寿命呈正相关。总体而言,我们的研究表明,表观遗传机制是脊椎动物和无脊椎动物中寿命的保守调节剂,并提供了有关DNAME如何参与昆虫衰老过程的新见解。
衰老是由于损害正常生化过程的分子损伤的积累而导致的。我们先前报道了对氨基酸序列NGR(ASN-GLY-ARG)的年龄相关损伤导致“功能获得”构象转换为ISODGR(ISOASP-GLY-ARG)。这种整联蛋白结合基序可激活白细胞并促进慢性炎症,慢性炎症是年龄相关的心血管疾病的特征性。现在,我们报告说,抗ISODGR免疫疗法可减少PCMT 1 /小鼠的寿命降低。我们观察到来自PCMT 1 /和自然老化的WT动物的多个组织中ISODGR和炎症细胞因子表达的广泛积累,也可以通过注射ISODGR修饰的等离子体蛋白或合成肽来诱导它们。然而,每周注射抗静脉mAb(1 mg/kg)足以显着降低人体组织中的Isodgr-蛋白质水平,降低血浆血浆中促炎细胞因子浓度,改善认知/协同的抑制量,并延伸
摘要。在当前的研究中,我们研究了含有运动微生物的 Darcy-Forchheimer 纳米液体的磁流体动力学 (MHD) 流动问题,该液体在经过非线性细长薄片时会产生粘性耗散。在纳米液体中加入旋转微生物有助于提高许多微生物系统的热效率。使用连续松弛 (SOR) 程序对单相流动问题进行了迭代求解。我们考虑了主要参数对运动微生物的流动速度、温度、密度和浓度的影响,并使用 MATLAB 在表格和图形中进行了描述。此外,我们还开发了一个比较表来检查所考虑流动问题的数值结果的准确性。Forchheimer 参数值的增加会导致速度分布的减小。根据研究结果,路易斯数和布朗运动参数往往会提高质量传输速率。
抗生素耐药性是一个全球性的健康问题,其中产超广谱 β -内酰胺酶的大肠杆菌 (ESBL-Ec) 和耐甲氧西林金黄色葡萄球菌 (MRSA) 尤其令人担忧。对从社区中分离出的细菌进行全基因组测序分析对于了解这些多重耐药细菌的传播至关重要。我们的主要目标是确定在法国某个社区环境中分离出的临床 ESBL-Ec 和 MRSA 的种群结构。为此,我们从勃艮第-弗朗什-孔泰地区 6 家私人医学生物实验室的 23 个地点收集了分离株。使用 Illumina 技术对 190 个 ESBL-Ec 和 67 个 MRSA 进行了测序。进行了基因组分析以确定细菌分型、抗生素耐药基因、金属耐药基因以及毒力基因的存在。分析显示,ST131 是该地区的主要 ESBL-Ec 克隆,占 ESBL-Ec 分离株的 42.1%。bla CTX-M 基因占 bla ESBL 的 98%,其中大多数是 bla CTX-M-15 (53.9%)。MRSA 群体主要由 CC8 (50.7%) 和 CC5 (38.8%) 克隆复合体组成。有趣的是,我们发现 MRSA 群体中锌抗性基因 czrC 的流行率为 40%。我们观察到法国地区城市和农村地区的 ESBL-Ec 或 MRSA 群体没有差异,这表明人口密度或农村环境没有影响。
摘要 现有的皮层内脑机接口 (iBCI) 将神经活动转换为控制信号,能够恢复瘫痪者的运动能力。然而,由于记录神经元的周转,iBCI 核心“解码器”的准确性通常会随着时间的推移而降低。为了弥补这一点,可以重新校准解码器,但这需要用户花费额外的时间和精力来提供必要的数据,然后学习新的动态。随着记录的神经元发生变化,人们可以认为底层的运动意图信号以变化的坐标来表达。如果可以计算不同坐标系之间的映射,那么可能无需重新校准即可稳定原始解码器从大脑到行为的映射。我们之前提出了一种基于广义对抗网络 (GAN) 的方法,称为“对抗域自适应网络”(ADAN),它可以对齐底层低维神经流形中潜在信号的分布。然而,我们只在非常有限的数据集上测试了 ADAN。我们在此提出了一种基于循环一致对抗网络 (Cycle-GAN) 的方法,该方法可以对齐全维神经记录的分布。我们在来自多只猴子和行为的数据上测试了 Cycle-GAN 和 ADAN,并将它们与第三种完全不同的方法进行了比较,该方法基于因子分析提供的 Procrustes 轴对齐。这三种方法都是无监督的,只需要很少的数据,因此在现实生活中很实用。总体而言,Cycle-GAN 具有最佳性能,并且比 ADAN 更容易训练且更强大,使其成为长期稳定 iBCI 系统的理想选择。
在本文中,我们介绍了不可扩展性的资源理论,以放松纠缠的资源理论。本资源理论中的自由状态是k-扩展状态,与无法将给定量子状态中的量子纠缠延伸到多方。自由渠道是K-扩展通道,它保留了k-延伸状态的类别。我们通过广义差异定义了几种不可扩展性的量化,并建立了它们的特性。通过利用此资源理论,我们可以根据量子通信或纠缠量的速率获得非质合性上限,以在无需成本的K-扩展通道辅助的任意量子通道的有限次数上。这些边界比以前已知的去极化通道和擦除通道的界限要高。最后,我们重新审视了抗抑郁通道的量子能力的相当牢固的交谈,并在这些通道的非反应量子能力上建立上限。